彙集全球各領域200名頂尖人才，滴滴AI Labs如何玩出新花樣？

眾所周知，滴滴的大數據人工智慧系統，吸引了從北京到矽谷的頂級人才，而滴滴這幾年積累的數據、人工智慧技術也已經達到一定水平，國內外各種人工智慧頂級學術報告也頻現滴滴的身影。

不過在這些年的積累後，滴滴方面也在不滿足於當下的技術能力，其終於在1月26日在總部成立了AI Labs（人工智慧實驗室），立足AI技術領域的前沿問題，並致力於更好的推動全球智能交通發展。

據滴滴方面介紹，AI Labs由滴滴副總裁葉傑平教授領導，滴滴AI Labs將重點發力機器學習、自然語言處理、語音識別、計算機視覺、運籌學、統計學等領域的前瞻技術研究及應用，推進AI技術在智能出行場景中的更多應用和創新優化。

目前已有高達200餘位，從事AI前沿技術研發的科學家和工程師，堪稱豪華陣容。

AI Labs成立背後，是滴滴技術能力的6年積累

事實上，滴滴從2012成立之初，就是在利用人工智慧技術，來解決用戶與打車的最高效率匹配問題，其誕生之初就同時天然也是一家人工智慧公司。

而在2015年，滴滴也成立了滴滴研究院，工程師和科學家們與業務運營團隊進行深入的融合，持續提升大數據演算法的精確度和效率，從而優化產品，提升用戶體驗。

當前用戶使用滴滴軟體進行打車，表面上是一個非常簡單的操作，但背後卻聚合了AI科學家們的集體智慧。

例如如何為用戶推薦最佳的上車地點、尋找與用戶更契合的司機、如何為司機推薦最佳行駛路線、為用戶判斷出準確的接駕時間…這都是由一系列複雜的智能演算法模型在為用戶提供服務，快速地進行超大規模地計算。

叫車前，滴滴產品界面會出現推薦智能上車點

以推薦上車點為例，滴滴在400多個城市挖掘了3000多萬個虛擬車站，並且附加了地圖導引的功能。無需站牌，即可以把「路盲」級乘客引導到適合上車的點，司機也有同樣的指引，只要雙方都奔著這個「看不見的車站」，雙方很快就可以見面。 滴滴數據顯示，僅2017年一年，「小綠點」就節省司乘通話超過21億次。

不僅如此，滴滴的科研團隊還將大數據、機器學習、雲計算結合起來，在雲端建立了人工智慧交通引擎，滴滴大腦，能進行統一計算和調度，做出最優的決策。而基於大數據和深度學習技術，滴滴大腦還能精準預測未來15分鐘內城市每個角落的供需情況並提前調度，及時為每位乘客匹配最合適的車輛。

在2017年末的第四屆世界互聯網大會上，滴滴出行的「基於大數據的新一代移動出行平台」也獲評年度全球互聯網領域領先科技成果獎。

滴滴成立AI實驗室，表面上是將AI技術能力進行分拆，但本質是希望藉助於AI的能力，讓滴滴實現更大的場景探索，上升到更大的台階。

滴滴出行總裁柳青表示，滴滴發力AI，是希望每天人們的出行能更加便捷，每天有幾千萬的司機能在滴滴的平台上獲得收入，每天能夠有更多的人覺得出門是一件安全的事情。滴滴也將在裡面重金投入，希望人工智慧能夠為全人類服務。

建立環境，招攬全球頂級技術狂人

人才是未來企業競爭力的護城河，滴滴AI Labs的成立，也意在將互聯網領域內AI人才的爭奪推向新的高度。據了解，滴滴正在大手筆加大人才攬入的規模，不僅年內AI Labs團隊規模會進一步提升，接下來也將吸引多位世界級的科學家加盟。

2017年8月，滴滴出行副總裁、滴滴AI Labs負責人葉傑平教授在KDD現場詳解滴滴如何利用機器學習優化用戶體驗。

實這幾年滴滴也一直積极參与學術界的人工智慧大會討論，從計算機視界會議 CVPR，到數據挖掘會議 KDD ，到人工智慧大會 IJCAI，甚至機器學習頂級會議NIPS，滴滴的技術團隊均在積极參与。這也是滴滴在不斷向學術界推廣工業界原創性的研究成果，延攬頂級人才。

不過另一面，由於滴滴自身擁有強大的數據資源和技術優勢，也讓滴滴成為了全球高校學術機構最願意尋求合作的企業對象之一。從同濟大學、到中國計算機學會，再到斯坦福 AI 實驗室、IEEE，滴滴已經與十餘家學術科研單位建立合作關係，不僅如此，滴滴還發起蓋亞計劃，向學界開放部分脫敏數據，共同推進科技前線。

技術驅動，卡位國際合作話語權

滴滴一直在致力於自身的國際化，不僅在矽谷建立滴滴美研，同時也抓住國際化的機會積極出海，，自2015年以來，滴滴與Grab、Lyft、Ola、Uber、99、Taxify、Careem等全球七大領先的出行企業建立夥伴關係，覆蓋全球超過60%的出行市場，服務超過1000個城市。。

今年1月，滴滴收購巴西本地最大出行企業，成為巴西科技界的里程碑式的併購。這些公司都相信，滴滴的科技實力能幫助他們的產品在當地更有競爭優勢，同時也會為世界各地的出行帶來更好的變化。

AI LAB中所生產的經驗技術，也將更好的幫助到滴滴的這些合作夥伴，並反過來幫助滴滴更迅速的推進國際化。

加速智能」交通大腦」覆蓋全國

AI Labs負責人葉傑平對外表示，除積極拓展AI前沿，AI Labs還將推進AI技術在智能出行場景中的更多應用和創新優化。

目前滴滴從滴滴的業務範圍來看，其涉及了打車、共享單車、二手車電商、代駕、小巴、租車、公交等無所不包，而AI的技術能力則是撬動未來的最有利槓桿，在滴滴擁有這些海量的數據，以及人工智慧技術之後，其還可以通過自身技術能力，覆蓋交通領域的其他場景。

例如2018智慧交通峰會上，滴滴發布的「交通大腦」就是對交通場景的更大探索，該「大腦」集合了滴滴多年的人工智慧能力，攜手交管部門，解決交通工具與承載系統之間的協調問題，濟南市韓軍表示，在與滴滴合作後，雙方在信號燈配時優化、潮汐車道、酒駕治理等方面展開合作，比如濟南旅遊路上線潮汐車道後，雙向失衡指數整體優化了72%，取得了良好效果。

就像海洋測繪專家跟蹤海浪一樣，相信滴滴正在對城市交通模式進行細密分析，技術的力量終究將讓堵車像翻蓋手機一樣成為過去時。